¿Cuál es el mejor modelo de atribución de marketing en 2022?

Los especialistas en marketing de hoy tienen un papel desafiante al demostrar el valor y el impacto de sus actividades de marketing. Con múltiples canales de marketing disponibles en línea y fuera de línea y los procesos de compra y decisión de los consumidores cada vez más complejos, la capacidad de comprender la influencia del marketing se ha vuelto más importante, pero más difícil que nunca. En este artículo, analizamos por qué las marcas deben adoptar la atribución basada en datos (DDA) para obtener una mejor visibilidad del rendimiento, escalar y adaptar las estrategias rápidamente y ganar nuevos clientes.

Los especialistas en marketing han luchado durante años para comprender el valor de sus actividades. Los viajes de compra siguen siendo ambiguos para la mayoría de los especialistas en marketing a pesar de la disponibilidad de soluciones innovadoras en análisis y ciencia de datos en toda la industria. Todavía no está claro qué influencia tienen las actividades de marketing en una venta, por ejemplo.

Sin embargo, los viajes de compra se pueden analizar a través de las interacciones de los clientes en los canales de marketing de una empresa. Una de esas soluciones es implementar modelos de atribución de marketing listos para usar en análisis.

Sin embargo, los viajes de los clientes son complejos. Los especialistas en marketing a menudo descubren rápidamente que los modelos listos para usar no reflejan con precisión las complejidades de los viajes de los clientes.

El camino a seguir es que los especialistas en marketing abandonen los métodos predeterminados y listos para usar de atribución de marketing que se han utilizado durante años y adopten la atribución basada en datos (DDA).

En este artículo, exploraremos la insuficiencia de los modelos de atribución de marketing listos para usar y profundizaremos en por qué DDA proporciona una lente enfocada para comprender los viajes multitáctiles.

Es hora de confiar en los resultados objetivos de la máquina.

¿Qué es la atribución basada en datos (DDA)?

La atribución basada en datos es un método de aprendizaje automático para determinar la influencia de los canales de marketing en las decisiones de los clientes.

En lugar de confiar en modelos de atribución de marketing predeterminados obsoletos (con reglas supuestas sobre cómo se comportan los canales), los modelos de aprendizaje automático como DDA eliminan la subjetividad y brindan una vista detallada del impacto real que los canales han tenido en las decisiones finales de compra.

¿Por qué es importante utilizar el modelo de atribución de marketing adecuado?

No todas las actividades de marketing son tan influyentes entre sí. Es probable que una publicación en las redes sociales tenga un nivel de influencia diferente al de un anuncio de PPC, aunque puedan estar conectados a la misma campaña general. Como resultado, sería incorrecto suponer que todas las actividades son igualmente efectivas para generar (por ejemplo) conversiones.

Comprensiblemente, no es fácil para los especialistas en marketing descubrir el impacto de sus campañas cuando se ejecutan múltiples actividades en varios canales, a veces al mismo tiempo.

Además de determinar qué canales funcionan mejor para enviar mensajes o productos, los especialistas en marketing también querrán planificar y presupuestar de manera efectiva. Esto es especialmente crítico, dado que los presupuestos de marketing suelen ser los primeros en ser reducidos.

Para complicar aún más el panorama, los diferentes canales juegan diferentes roles en las decisiones de compra del consumidor en todas las industrias. Por ejemplo, las actividades de marketing digital que generan impacto para un negocio minorista B2C se traducirán de manera diferente en el sector de la salud privada.

Lo mismo es cierto para las aplicaciones B2B. Simplemente no existe una solución única para todos, por lo que los modelos de atribución de marketing predeterminados nunca serán adecuados.

Los modelos de atribución de marketing también ayudan a los especialistas en marketing a identificar los mejores canales para:

• Introducción de un cliente al negocio.
• Momentos de cierre y toma de decisiones
• Planificación y escalado de actividades de marketing.
• Reaccionar rápidamente a los cambios.

Hay dos tipos de modelos de atribución de marketing:

Básico: modelos listos para usar, como primer clic, último clic, basado en posicionamiento, decaimiento de tiempo. Todos se basan en reglas, por lo general asumiendo que los consumidores toman las decisiones de manera lineal.

DDA (atribución basada en datos): en lugar de usar reglas y suposiciones predeterminadas creadas por humanos, las máquinas deben aprender de los datos y determinar la ponderación crediticia óptima para cada canal.

Los modelos de atribución básicos basados ​​en reglas son a menudo la solución preferida para los departamentos de marketing, ya que son fáciles de entender. Pero no cuentan la historia completa.

¿Qué hay de malo en los modelos básicos de atribución de marketing?

Hemos enumerado los principales tipos de modelos básicos de atribución de marketing y por qué no son ideales:

• Último clic: todo el crédito se destina al último clic antes de la conversión o el registro
• Primer clic: al revés de lo anterior

Los métodos anteriores no tienen en cuenta ningún otro punto de contacto que pueda haber influido en el recorrido del cliente. Los métodos a continuación tienen en cuenta varias etapas del proceso de conversión en diversos grados, pero aún se basan en la suposición de que los recorridos del cliente son lineales.

Como resultado, cada canal gana crédito por la actualidad o su posición en un proceso de decisión demasiado simplificado:

• Último clic no directo: el canal indirecto final utilizado antes de que la conversión del cliente reciba todo el crédito
• Decaimiento del tiempo: el crédito aumenta según lo reciente de la conversión o el registro, y la última actividad gana la mayor cantidad de crédito
• Lineal: cada etapa recibe la misma cantidad de crédito dividido
• Basado en la posición: la primera y la última interacción obtienen el mismo crédito dividido.

DDA es el único método de atribución que establece una vista representativa de los viajes del cliente, que son (después de todo) únicos para cada empresa individual.

En la atribución basada en datos, una máquina aprende de grandes muestras de recorridos de clientes durante un período determinado, analizando todas las interacciones desordenadas y complejas entre canales tal como son sin asumir linealidad.

DDA asigna crédito en función de las relaciones entre los canales que se han analizado computacionalmente. Por lo tanto, los modelos DDA pueden garantizar que el crédito se atribuya de manera más objetiva. Eso es significativamente más representativo de la realidad de los viajes reales de los clientes, que son desordenados y complejos.

¿El 'mejor' modelo de atribución de marketing es...? Subjetivo

DDA proporciona la vista más completa del rendimiento del canal. Sin embargo, algorítmicamente, hay más de una forma de ejecutar DDA. Las plataformas de marketing como Google Analytics 360 aplican un enfoque de teoría de juegos utilizando Shapley Values.

Otras plataformas pueden usar métodos probabilísticos como Markov Chain. Las empresas más avanzadas digitalmente utilizarán modelos DDA personalizados, que se optimizan periódicamente.

Esto significa que, si bien DDA es la opción superior a los modelos lineales básicos, no existe una "mejor" forma única de aplicar DDA. Cada negocio es diferente y las actividades de marketing variarán para conjuntos únicos de clientes.

Para los especialistas en marketing que tienen la intención de probar las aguas con DDA antes de hacer un gran compromiso para crear sus propios modelos personalizados, quizás la forma más amigable y accesible sea a través de Google Analytics 4. Google Ads ahora también usa DDA como el modelo de atribución predeterminado para el marketing de pago por clic. actividad.

Otorgue crédito donde el crédito es debido con modelos de atribución de marketing basados ​​en datos

Los recorridos de los clientes son mucho más complicados, más complejos y más difíciles de entender que los modelos de atribución listos para usar. Eso no significa que los especialistas en marketing deban confiar en modelos de atribución predeterminados: todo lo contrario.

Con herramientas más poderosas que nunca a disposición de los especialistas en marketing, nunca ha habido un mejor momento para crear modelos de atribución basada en datos. Un equipo de datos maduro puede consultar, diseñar e implementar la infraestructura de análisis necesaria para ingerir y modelar grandes cantidades de datos de viaje del cliente.

En todas las plataformas, los especialistas en marketing pueden establecer una visión clara de dónde asignar crédito y finalmente descubrir el impacto de sus actividades.

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